基于自适应卡尔曼滤波的机动目标自主轨道确定

用自适应卡尔曼滤波法对非合作机动目标进行轨道确定,通过实时计算观测星的状态转移矩阵,近似描述目标星的状态变化并获得两星体相对位置.算法中用自适应卡尔曼滤波辨识噪声,通过极大似然法选择噪声修正模型.仿真结果表明:该法可有效用于对椭圆轨道非合作机动目标的自主轨道确定.     

战斗性机动飞行的智能反步自适应控制

针对飞机战斗性机动飞行时模型非线性和参数不确定性的特点,提出了一种非线性反步自适应控制方法.在系统输入输出反馈线性化基础上,基于滑模的思想适当选取李亚普诺夫函数,通过反步的方法回馈递推得到控制律,并且利用粒子群算法优化固定参数改善动态性能,同时设计相应的自适应律来调节未知参数,最后通过伪逆控制分配方法得到最终控制信号.仿真结果表明:在较大的模型气动参数不确定条件下,所设计的控制律仍能理想地跟踪飞机战斗性机动指令飞行,同时具有快速的收敛性和良好的鲁棒性.     

鸭式布局战斗机非常规机动的流场机理数值分析

以先进战斗机的非常规机动为对象,发展了一种适用于大幅度运动变化的非结构嵌套网格生成方法,建立了一整套非定常流场N-S方程数值求解方法。在对三角翼动态气动特性计算验证的基础上,模拟了飞机过失速机动条件下飞行姿态和来流速度的变化特征,对鸭式布局战斗机"眼镜蛇机动"的非定常涡结构、非定常气动力效应和气动特性进行了数值研究,揭示了鸭式布局战斗机"眼镜蛇机动"的非定常流场机理。     

基于迹向控制量的编队星群相位控制

为了得到控制量与控制时机对相位改变的直观公式,基于Hill方程以及迹向控制的约束条件,定性分析共面绕飞编队中控制量、控制时机与编队卫星相位之间的关系,分析结果表明:当需要改变的相位角小于90°时,可实现最省燃料的控制;当需要改变的相位角大于90°时,可进行趋于最小控制量的控制;当在相对运动椭圆上下点实施控制时,相位无变化.     

基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波（STF,Strong Tracking Filter）中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.     

印度4月底试射射程3500km弹道导弹

印度计划于4月20日至30日之间试射射程达3500km的“阿格尼Ⅲ”战略导弹。“阿格尼Ⅲ”战略导弹是印度最具雄心的战略导弹,可携带1．5t核弹头。这将是“阿格尼Ⅲ”铁路机动型的第3次试射,将在印度东部奥里萨邦沿海的惠勒岛试验场进行。虽然“阿格尼Ⅲ”导弹的第一次试射于2006年7月失败,但2007年4月进行的第二次试射取得了成功。如果这次试射能获得成功,     

海豚型直升机转弯机动飞行特性研究

本文以能量法研究直升机转弯机动飞行特性，这是评价一架直升机机动性能的基本要素之一。文中以海豚型直升机（直九）为算例，给出能量图和机动图，并利用能量法原理分析了直九机的自动转弯、下降转弯、减速转弯机动飞行特性，计算了各参数对这些转弯性能的影响。     

自动空中防撞系统的技术特点

介绍了自动空中防撞系统（Auto ACAS）的功能要求和技术特点,着重讨论了Auto ACAS的逃避时间、逃避机动、声明空间和最优协同逃避角度,给出了Auto ACAS的原理框图和算法结构,并对Auto ACAS工程应用中的问题进行了讨论。     

采用TLC方法的超机动飞行控制系统设计

基于轨迹线性化控制(Trajectory linearization control,TLC)方法,研究了超机动飞机飞行控制系统的设计问题。首先简要介绍了TLC方法的设计思想;然后根据奇异摄动理论,将超机动飞行控制系统分成快慢两个回路,并为其分别设计了轨迹线性化控制器;最后分别用所设计的控制器和已有的动态逆控制器对某型歼击机进行了赫布斯特机动仿真。仿真结果和对比分析表明,所设计的TLC控制器是有效的,且比动态逆控制器具有更好的控制跟踪性能。     

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。